現在は第3次AIブームと呼ばれ、その主役は、ディープラーニング(深層学習)です。 ディープラーニングは、学習によって自動で特徴量を抽出できるため、大量のデータを入力さえすれば、勝手に賢くなると思われています。 そこで、一時は、大量の会話データを入力すれば、自動で会話できるようになるかと思われていましたが、実際は、そうはなりませんでした。 それでは、なぜ、ディープラーニングは、会話、自然言語処理に対応できないのでしょう?
66. 2006年,ブレークスルー(Hinton+, 2006) Greedy Layer-wise unsupervised pretraining 67. 層ごとにまずパラメータを更新 層ごとに学習 68. どうやって? Autoencoder!! RBMも [Bengio, 2007] [Hinton, 2006] 69. どうなるの? 良い初期値を 得られるようになりました! Why does Unsupervised Pre-training Help Deep Learning? [Erhan+, 2010] [Bengio+, 2007] なぜpre-trainingが良いのか,諸説あり 70. 手に入れた※1 Neural Network※2 つまり ※1 諸説あり Why does Unsupervised Pre-training Help Deep Learning? [Erhan+, 2010] ※2 stacked autoencoderの場合 71. 72. 訓練データ中の 本質的な情報を捉える 入力を圧縮して復元 73. 圧縮ということは隠れ層は 少なくないといけないの? そうでなくても, 正則化などでうまくいく 74. これは,正確にはdenoising autoencoderの図 75. Stacked Autoencoder 76. 自然言語処理 ディープラーニング ppt. このNNの各層を, その層への⼊入⼒力力を再構築するAutoencoder として,事前学習 77. 78. 79. 画像処理のように Deeeeeeepって感じではない Neural Network-based くらいのつもりで 80. Deep Learning for NLP 81. Hello world. My name is Tom. 2 4 MNIST 784 (28 x 28) 28 x 28=??? size Input size............ Image Sentence............ 任意の⻑⾧長さの⽂文を⼊入⼒力力とするには?? 単語(句句や⽂文も)をどうやって表現する?? 82. Input representation............ 83. 言い換えると NLPでNNを使いたい 単語の特徴をうまく捉えた表現の学習 84. Keywords Distributed word representation -‐‑‒ convolutional-‐‑‒way -‐‑‒ recursive-‐‑‒way Neural language model phrase, sentence-‐‑‒level 85.
」を参考にしてください) ディープラーニングでこれをするとすれば、ディープラーニングで学習した概念で構成した文の世界を大量に用意し、それを学習させることで、いくつものパターンを抽出させます。 たとえば「価値のある物をもらって『うれしい』」といったパターンとか、「それをくれた人に『感謝』した」といったパターンです。 このようなパターン抽出は、ディープラーニングの最も得意なところです。 ここまで見てきて、ディープラーニングが、なぜ、自然言語処理に失敗したのか、少し分かってきた気がします。 それは、大量の文書データを読み込ませて、一気に学習させたからです。 正しいやり方は、段階を追って学習させることです。 つまり、 何を認識させたいか 。 それを明確にして、適切なデータを使って、段階的に学習させればディープラーニングでも自然言語処理を扱うことは可能です。 むしろ、人がルールを教えるより、より効果的に学習できるはずです。 ディープラーニングで効果的に自然言語処理ができるなら、人がルールを教えるタイプのロボマインド・プロジェクトの意義は何でしょう?
単語そのもの その単語のembedding |辞書|次元の確率分布 どの単語が次に 出てくるかを予測 A Neural Probabilistic Language Model (bengio+, 2003) 101. n語の文脈が与えられた時 次にどの単語がどのく らいの確率でくるか 102. 似ている単語に似たembeddingを与えられれば, NN的には似た出力を出すはず 語の類似度を考慮した言語モデルができる 103. Ranking language model[Collobert & Weston, 2008] 仮名 単語列に対しスコアを出すNN 正しい単語列 最後の単語をランダムに入れ替え > となるように学習 他の主なアプローチ 104. Recurrent Neural Network [Mikolov+, 2010] t番⽬目の単語の⼊入⼒力力時に 同時にt-‐‑‒1番⽬目の内部状態を⽂文脈として⼊入⼒力力 1単語ずつ⼊入⼒力力 出⼒力力は同じく 語彙上の確率率率分布 word2vecの人 105. 106. word2vec 研究 進展 人生 → 苦悩 人生 恋愛 研究 → 進展 他に... 107. 単語間の関係のoffsetを捉えている仮定 king - man + woman ≒ queen 単語の意味についてのしっかりした分析 108. 109. 先ほどは,単語表現を学習するためのモデル (Bengio's, C&W's, Mikolov's) 以降は,NNで言語処理のタスクに 取り組むためのモデル (結果的に単語ベクトルは学習されるが おそらくタスク依存なものになっている) 110. 111. Collobert & Weston[2008] convolutional-‐‑‒way はじめに 2008年の論文 文レベルの話のとこだけ 他に Multi-task learning Language model の話題がある 112. ここは 2層Neural Network 入力 隠れ層 113. 形態素解析に代表される自然言語処理の仕組みやツールまとめ | Cogent Labs. Neural Networkに 入力するために どうやって 固定次元に変換するか 任意の長さの文 114. 115. 単語をd次元ベクトルに (word embedding + α) 116. 3単語をConvolutionして localな特徴を得る 117.
AIが人間の問いに応答するには、まず質問の言葉の意味を理解しなければなりません。その際に必要とされるのが自然言語処理という技術ですが、「形態素解析」はその自然言語処理技術における最も基礎的な部分を担っています。 すでに歴史が長く、様々な場面で使われる形態素解析とは具体的にどのような技術なのでしょうか。また、身近な活用事例にはどのような事例があるのでしょうか。 この記事では、形態素解析の基礎的な知識や代表的なツール、日本語と英語の解析の違いなどを中心に紹介します。 形態素解析とは?
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昨日はダンナの友人をお家にご招待! 朝から気合入れて、掃除に料理と セカセカ・・・セカセカ・・・ カトエミは、おもてなしが大好き! (みんなが喜んでくれる顔を想像しながらの) パーティ準備も、楽しくてしょうがない♪ るるる る~~~ん♪ そーして、 今回のメニューは ↓ ・玉ねぎドレッシングたっぷり のサラダ ・エビとブロッコリーのガーリックオイル煮 ・牛ほほ肉(実は・・・すね肉だったりして。)の赤ワイン煮 ・チーズフォンデュ 「チーズフォンデュ&ワインの会」をする予定が 結果的には 牛ほほ肉の赤ワイン煮に主役を奪われちゃったかな。 そうそう、 この「牛ほほ肉の赤ワイン煮」って、 よ~くお店のメニューや料理本に出てくるんだけど、 実際におうちで作ろうと思ったら、 この 『ほほ肉』 を買う段階で、 ケッコー てこずるんだよね。 ちなみに カトエミ家の周りには、3つのスーパーがあるんだけど、 どこのスーパーに行っても今まで「ほほ肉」を見たことはなく。。。。 初めて「ほほ肉の赤ワイン煮」を作ろうと思った時は、 もぅ、、、 ほほ肉なんて売ってないじゃん。 どうやって 作るのよぉ~ っと思ってると、 お肉屋のおばちゃんが ナイスな発言を! 「それだったら、 すね肉使うといいよ。 食感似てるからね~。 煮込んだら おいしいよぉー」 っと。 それ以来、 うちでは、いつも「ほほ肉」の代わりに 「すね肉」 を 使っています。 このすね肉は、比較的安くて簡単に手に入るのに、 (スーパーでも売ってるよ~。) おばちゃんの言う通り、 煮込むと「ほほ肉」のように トロ~んって柔らかいのォ~~~~。 赤ワインの中に、にんじんやセロリ、玉ねぎを一緒に入れて ルクルーゼを使って、 コトコト コトコト 煮込むこと2. 5時間。 味も見た目も、おもてなし料理には もってこいの、 「牛すね肉の赤ワイン煮」の完成♪ 最初は、私とダンナと友人の3人で始まった ディナーも、 仕事帰りの人や、登山帰り(? )の人など、1人、2人と増え、 結局、最後は6人で、 ワインを5本(そのうち1本はマグナムだったから、実質6本かな(汗。) 開けて、AM3時に解散。 みんなからの「おいしい~」の言葉が 何よりもウレシイご褒美♪ その言葉に喜んでるダンナの顔を見るのもシアワセかな♪ 「後片付けありがとう!」 ↑ちなみに カトエミは爆睡でした。。。(笑) ここぞっ!という時に、ぜひ作ってみてくださいね。 (レシピ) 材料(5人前) ・牛すね肉・・・600g ・ペコロス・・・10個 ・マッシュルーム・・・10個 ・赤ワイン・・・1本(750ml)料理用の500円前後のワインでOK!
12. 30放送 では、作ってみます! 「安い牛肉でお店の様なビーフシチュー」を作ってみました! お肉の下準備 牛すね肉は大きめのひと口大に切ってフォークで穴をあけ、保存袋に入れます。 私が今回使ったのは100グラム約140円くらいの、普通にスーパに売っていた煮込み用すね肉です。サイゲンさんは100g約120円のお肉を使っていました。 すね肉って牛肉の中では比較的安いんですね。 みじん切りにした舞茸、調味料●(塩・砂糖・水)を加えて軽くもみこみ、30分漬けておきます。 まいたけのたんぱく質分解酵素のおかげでお肉が硬くなるのを防ぎ、うまみもアップすると話していました。 煮る 鍋に分量の水、酒、ローリエを入れて、舞茸ごと肉をいれます。 蓋をずらしてかぶせ、1時間30分煮込みます。 煮汁が半分くらいになるのが目安だと話していました。 基本弱火で微調整しながら加熱しました。 一時間半後はこんな感じになりました。 アクと一緒に舞茸を取り出し、すりおろしたタマネギを加え、さらに市販のルーとバターも大1も加えます。 キャラメル酢作り コクだしに使うキャラメル酢を作ります。 耐熱容器にはちみつと酢をかき混ぜて、600Wのレンジで1分50秒加熱します。 事件発生 しかし、ここで事件が起きました。 レンジをセットしてアクとりをしていたら、なんだか酸味の強い匂いがたちこめてきたんです。 ん?と思いレンジを見ると、レンジからゆげが出ています。 あわてて開けてみると・・ う、うわーっ!